| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 Tucker分解研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 CP分解研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的研究内容及组织 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文组织 | 第18-19页 |
| 第二章 相关理论及基础知识 | 第19-30页 |
| 2.1 符号与张量相关理论基础 | 第19-21页 |
| 2.2 离线CP分解算法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 交替最小二乘CP分解 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于随机抽样的CP分解(CPRAND) | 第23-24页 |
| 2.3 在线CP分解算法 | 第24-29页 |
| 2.3.1 同时对角追踪算法与递归最小二乘追踪算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 网格张量分解(GridTF) | 第25-26页 |
| 2.3.3 快速在线CP分解算法 | 第26-28页 |
| 2.3.4 在线CP分解算法的应用 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 随机在线CP分解 | 第30-43页 |
| 3.1 随机抽样算法 | 第31-33页 |
| 3.2 随机在线CP分解算法的更新过程 | 第33-40页 |
| 3.2.1 更新新进样本维度变化的模态 | 第33-35页 |
| 3.2.2 更新其它模态 | 第35-40页 |
| 3.3 随机CP分解算法的初始化 | 第40-41页 |
| 3.4 算法完整流程 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第43-54页 |
| 4.1 实验设置 | 第43-44页 |
| 4.1.1 实验设备及参数设置 | 第43页 |
| 4.1.2 对比算法 | 第43-44页 |
| 4.1.3 评估指标 | 第44页 |
| 4.2 人工数据集及其实验结果分析 | 第44-46页 |
| 4.3 真实数据集实验结果分析 | 第46-48页 |
| 4.4 随机CP分解算法的可扩展性分析 | 第48-52页 |
| 4.5 随机CP分解算法对初始化的敏感度分析 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论和展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附件 | 第62页 |